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          Untitled1.ipynb

          1. Problemario
            1. Seccion 1:
            2. **1.1.-Tipos de ecuaciones diferenciales**
            3. Variables separables
            4. Referencias
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          • 2023 Ene-May Probabilidad y estadistica Tema 5 cuestionario (MATRICULA).pdfhace 3 meses85.1 KB
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          • Solicitud de Re-Inscripción (Julio - Diciembre 2023).docxhace 3 meses114 KB
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          # Problemario

          Problemario¶

          - **Nombre de los Alumnos:** Angel Dayan Euroza Mera y Ian Donovan Estrada Zuñiga
          - **Asignatura:** Matematicas aplicadas a las comunicaciones
          - **Fecha de entrega:** 16-septiemnbre-2023
          • Nombre de los Alumnos: Angel Dayan Euroza Mera y Ian Donovan Estrada Zuñiga
          • Asignatura: Matematicas aplicadas a las comunicaciones
          • Fecha de entrega: 16-septiemnbre-2023
          # **Temas:**

          Temas:¶

          - 1.1.- Clasificacion de ecuaciones diferenciales
          - 1.2.- Teorema de existencia de unicidad
          - 1.3.- Metadatos para resolver ecuaciones diferenciales de primer orden
          • 1.1.- Clasificacion de ecuaciones diferenciales
          • 1.2.- Teorema de existencia de unicidad
          • 1.3.- Metadatos para resolver ecuaciones diferenciales de primer orden
          ### Seccion 1:

          Seccion 1:¶

          ##### Instrucciones:
          Instrucciones:¶
          Resuelva las siguientes ecuaciones diferenciales empleando alguno de los método revisados en clase:

          Resuelva las siguientes ecuaciones diferenciales empleando alguno de los método revisados en clase:

          - Separación de varibles
          - Factor Integrante
          • Separación de varibles
          • Factor Integrante
          Evidencia de firma para validar la seccion

          Evidencia de firma para validar la seccion

          [39]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/foto 1.1.jpeg", width=400, height=400)
          [39]:
          [5]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/WhatsApp Image 2023-09-16 at 11.14.04 AM.jpeg", width=400, height=400)
          [5]:
          [20]:
          #importando modulos necesarios
          %matplotlib inline

          import matplotlib.pyplot as plt
          import numpy as np
          import sympy
          from scipy import integrate
          from matplotlib import pyplot

          # imprimir con notación matemática.
          sympy.init_printing(use_latex='mathjax')
          ## **1.1.-Tipos de ecuaciones diferenciales**

          1.1.-Tipos de ecuaciones diferenciales¶

          [13]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/WhatsApp Image 2023-09-16 at 11.14.04 AM.jpeg", width=400, height=400)
          [13]:
          [69]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 1.10.jpeg", width=400, height=400)
          [69]:
          [64]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 1.11.jpeg", width=400, height=400)
          [64]:
          [65]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/foto 1.12.jpeg", width=400, height=400)
          [65]:
          [66]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/foto 1.13.jpeg", width=400, height=400)
          [66]:
          [67]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/foto 1.14.jpeg", width=400, height=400)
          [67]:
          [17]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 13.jpeg", width=400, height=400)
          [17]:
          [18]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 12.jpeg", width=400, height=400)
          [18]:
          1.- **d^2y/dx^2 + 5x dy/dx + 7y= e^x*

          1.- *d^2y/dx^2 + 5x dy/dx + 7y= e^x

          <table>
          <tr>
          <td>Vi= X</td>
          <td>Vd= Y</td>
          <td>Orden= 2</td>
          <td>Grado= 1</td>
          <td>i= ✓ </td>
          <td> ii= ✓</td>
          </tr>
          Vi= X Vd= Y Orden= 2 Grado= 1 i= ✓ ii= ✓
          - #### Ecuacion diferencial ordinaria de 2do oeden con 1er grado y lineal
          • Ecuacion diferencial ordinaria de 2do oeden con 1er grado y lineal¶

          2.- **d^2y/dw^2 + 5 dz/dw + dm/dn = e^n*

          2.- *d^2y/dw^2 + 5 dz/dw + dm/dn = e^n

          <table>
          <tr>
          <td>Vi= W,N</td>
          <td>Vd= Y,Z,M</td>
          <td>Orden= 2</td>
          <td>Grado= 1</td>
          <td>i= ☓ </td>
          <td> ii= ☓ </td>
          </tr>
          Vi= W,N Vd= Y,Z,M Orden= 2 Grado= 1 i= ☓ ii= ☓
          - #### Ecuacion diferencial parcial de 2do orden con 1er grado y no lineal
          • Ecuacion diferencial parcial de 2do orden con 1er grado y no lineal¶

          3.- **d^2y/dt^2 + 5t dy/dt + y=-3t^2*

          3.- *d^2y/dt^2 + 5t dy/dt + y=-3t^2

          <table>
          <tr>
          <td>Vi= t</td>
          <td>Vd= y </td>
          <td>Orden= 2</td>
          <td>Grado= 1</td>
          <td>i= ✓ </td>
          <td> ii= ✓ </td>
          </tr>
          Vi= t Vd= y Orden= 2 Grado= 1 i= ✓ ii= ✓
          - #### Ecuacion diferencial ordinaria de 2do orden con 1er grado y lineal
          • Ecuacion diferencial ordinaria de 2do orden con 1er grado y lineal¶

          4.- *d^4m/ds^4 -3d^2m/ds^2 + dm/ds = e^-2s*

          4.- d^4m/ds^4 -3d^2m/ds^2 + dm/ds = e^-2s

          <table>
          <tr>
          <td>Vi= s</td>
          <td>Vd= m </td>
          <td>Orden= 4</td>
          <td>Grado= 1</td>
          <td>i= ✓ </td>
          <td> ii= ✓ </td>
          </tr>
          Vi= s Vd= m Orden= 4 Grado= 1 i= ✓ ii= ✓
          - #### Ecuacion diferencial ordinaria de 4to orden con 1er grado, lineal
          • Ecuacion diferencial ordinaria de 4to orden con 1er grado, lineal¶

          [34]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 2.jpeg", width=400, height=400)
          [34]:
          [38]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/foto 1.1.jpeg", width=400, height=400)

          [38]:
          <table>
          <tr>
          <td>Vi= u,r,k</td>
          <td>Vd= v </td>
          <td>Orden= 3 </td>
          <td>Grado= 1</td>
          <td>i= ✗ </td>
          <td> ii= ✗ </td>
          </tr>
          Vi= u,r,k Vd= v Orden= 3 Grado= 1 i= ✗ ii= ✗
          - #### Ecuacion diferencial ordinaria de 3er orden con 1er grado, no lineal
          • Ecuacion diferencial ordinaria de 3er orden con 1er grado, no lineal¶

          6.- *5xy^5 + 3/x^2 y y^5 -4y= 0*

          6.- 5xy^5 + 3/x^2 y y^5 -4y= 0

          <table>
          <tr>
          <td>Vi= x</td>
          <td>Vd= y </td>
          <td>Orden= 5 </td>
          <td>Grado= 1</td>
          <td>i= ✗ </td>
          <td> ii= ✗ </td>
          </tr>
          Vi= x Vd= y Orden= 5 Grado= 1 i= ✗ ii= ✗
          - #### Ecuacion diferencial ordinaria de 5to orden con 1er grado, no lineal
          • Ecuacion diferencial ordinaria de 5to orden con 1er grado, no lineal¶

          7.-(y-x)dx + 4xdy=0
          - 1/dx {(y-x)dx + 4xdy=0}
          - (y-x) dx/dx + 4x dy/dx=0/dx
          - y-x dy/dx=0
          - *4x dy/dx + y=x*

          7.-(y-x)dx + 4xdy=0

          • 1/dx {(y-x)dx + 4xdy=0}
          • (y-x) dx/dx + 4x dy/dx=0/dx
          • y-x dy/dx=0
          • 4x dy/dx + y=x
          <table>
          <tr>
          <td>Vi= x</td>
          <td>Vd= y </td>
          <td>Orden= 1 </td>
          <td>Grado= 1</td>
          <td>i= ✓ </td>
          <td> ii=✓ </td>
          </tr>
          Vi= x Vd= y Orden= 1 Grado= 1 i= ✓ ii=✓
          - #### Ecuacion diferencial ordinaria de 1er orden con 1er grado, lineal
          • Ecuacion diferencial ordinaria de 1er orden con 1er grado, lineal¶

          8.- *d^2y/dx^2 -2^2 dy/dx + y= 0*

          8.- d^2y/dx^2 -2^2 dy/dx + y= 0

          <table>
          <tr>
          <td>Vi= x</td>
          <td>Vd= y </td>
          <td>Orden= 2 </td>
          <td>Grado= 1</td>
          <td>i= ✓ </td>
          <td> ii= ✓ </td>
          </tr>
          Vi= x Vd= y Orden= 2 Grado= 1 i= ✓ ii= ✓
          - #### Ecuacion diferencial ordinaria de 2do orden con 1er grado, lineal
          • Ecuacion diferencial ordinaria de 2do orden con 1er grado, lineal¶

          ## Variables separables

          Variables separables¶

          [47]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/foto 1.2.jpeg", width=400, height=400)
          [47]:
          [ ]:

          [50]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto.1.9.jpeg", width=400, height=400)
          [50]:
          [3]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/foto 10.jpeg", width=400, height=400)
          [3]:
          [9]:
          Selection deleted
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 10.jpeg", width=400, height=400)
          [9]:
          [52]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 1.4.jpeg", width=400, height=400)
          [52]:
          [12]:
          Selection deleted
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 9}.jpeg", width=400, height=400)
          [12]:
          [54]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 1.6.jpeg", width=400, height=400)
          [54]:
          [13]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 7.jpeg", width=400, height=400)
          [13]:
          [14]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 6.jpeg", width=400, height=400)
          [14]:
          [15]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 5.jpeg", width=400, height=400)
          [15]:
          [55]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto.1.9.jpeg", width=400, height=400)
          [55]:
          [56]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 1.7.jpeg", width=400, height=400)
          [56]:
          [19]:
          Selection deleted
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 4.jpeg", width=400, height=400)
          [19]:
          [57]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 1.8.jpeg", width=400, height=400)
          [57]:
          [25]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto dos.jpeg", width=400, height=400)
          [25]:
          [22]:
          from IPython.display import Image
          Image(filename="Downloads/Foto 3.jpeg", width=400, height=400)
          [22]:
          ## Referencias

          Referencias¶

          - González Franco O. (2023, Agosto 29). Ecuaciones Diferenciales I: Introducción a las Ecuaciones Diferenciales. [En línea]. Disponible en: https://blog.nekomath.com/ecuaciones-diferenciales-i-introduccion-a-las-ecuaciones-diferenciales/ [Fecha de acceso: 16 de Septiembre de 2023]
          - Universidad de Guanajuato. (2022, Enero 18). Clase digital 1. Ecuaciones diferenciales en general. [En línea]. Disponible en: https://blogs.ugto.mx/rea/clase-digital-1-ecuaciones-diferenciales-en-general/ [Fecha de acceso: 16 de Septiembre de 2023]
          L. Hosch. William, (2023, August 17th). differential equation. [Online]. Available at: https://www.britannica.com/science/parabolic-equation [Access date: September 16th 2023]
          - Montelar Ma. Susana, (2010). ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS (EDOs) PRIMER ORDEN. [En línea]. Disponible en: https://usuarios.fceia.unr.edu.ar/~dirce/Apunte_EDOs_primer_orden_10 [Fecha de acceso: 16 de Septiembre de 2023]
          Sotomayor Víctor, (2023). ECUACIONES DIFERENCIALES: LA HERRAMIENTA QUE - TODO INGENIERO DEBE POSEER. [En línea]. Disponible en: https://edem.eu/ecuaciones-diferenciales-la-herramienta-que-todo-ingeniero-debe-poseer/ [Fecha de acceso: 16 de septiembre de 2023]

          • González Franco O. (2023, Agosto 29). Ecuaciones Diferenciales I: Introducción a las Ecuaciones Diferenciales. [En línea]. Disponible en: https://blog.nekomath.com/ecuaciones-diferenciales-i-introduccion-a-las-ecuaciones-diferenciales/ [Fecha de acceso: 16 de Septiembre de 2023]
          • Universidad de Guanajuato. (2022, Enero 18). Clase digital 1. Ecuaciones diferenciales en general. [En línea]. Disponible en: https://blogs.ugto.mx/rea/clase-digital-1-ecuaciones-diferenciales-en-general/ [Fecha de acceso: 16 de Septiembre de 2023] L. Hosch. William, (2023, August 17th). differential equation. [Online]. Available at: https://www.britannica.com/science/parabolic-equation [Access date: September 16th 2023]
          • Montelar Ma. Susana, (2010). ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS (EDOs) PRIMER ORDEN. [En línea]. Disponible en: https://usuarios.fceia.unr.edu.ar/~dirce/Apunte_EDOs_primer_orden_10 [Fecha de acceso: 16 de Septiembre de 2023] Sotomayor Víctor, (2023). ECUACIONES DIFERENCIALES: LA HERRAMIENTA QUE - TODO INGENIERO DEBE POSEER. [En línea]. Disponible en: https://edem.eu/ecuaciones-diferenciales-la-herramienta-que-todo-ingeniero-debe-poseer/ [Fecha de acceso: 16 de septiembre de 2023]
          [ ]:

          Notebook cell shifted up successfully
          # **Datos del propietario**

          Datos del propietario¶

          **Angel Dayan Euroza Mera**
          - **22011129**
          - **220110129@itsoeh.edu.mx**
          <img src= "IMAG.jpeg" width=500 height=500>

          - **[Division de la Ingeniería en Tecnologías
          de la Información y Comunicaciones.](http://www.itsoeh.edu.mx/front/services.html)**

          Angel Dayan Euroza Mera

          • 22011129

          • 220110129@itsoeh.edu.mx

            Image
          • Division de la Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicaciones.

          # **Descripción del Notebook**

          Descripción del Notebook¶

          Dentro de este Notebook se lleva a cabo el procedimiento para la solucion de problemas (7–13) relacionados a la unidad 1 de la asignatura Probabilidad y estadistica.

          Dentro de este Notebook se lleva a cabo el procedimiento para la solucion de problemas (7–13) relacionados a la unidad 1 de la asignatura Probabilidad y estadistica.

          <a id= "Contenido"></a>

          # **Contenido**

          Contenido¶

          [7.*D*eporte.](#7.Deporte.)

          [8.*T*ecnología.](#8.Tecnología)

          [9.*S*eguridad.](#9.Seguridad)

          [10.*D*emografía.](#10.Demografía)

          [11.*O*cio y diversión.](#11.Ocioydiversión)

          [12.*N*utrición.](#12.Nutrición)

          [13.*M*eteorología.](#13.Meteorología)

          7.Deporte.

          8.Tecnología.

          9.Seguridad.

          10.Demografía.

          11.Ocio y diversión.

          12.Nutrición.

          13.Meteorología.

          <a id= "7.Deporte"></a>

          # 7.*D*eporte.
          ## [Contenido](#Contenido) [7](#7.Deporte.) [8](#8.Tecnología) [9](#9.Seguridad) [10](#10.Demografía) [11](#11.Ocioydiversión) [12](#12.Nutrición) [13](#13.Meteorología)

          7.Deporte.¶

          Contenido 7 8 9 10 11 12 13¶

          [1]:
          import matplotlib.pyplot as plt
          import seaborn as sns
          Se entrevistó a 30 personas para que indicaran cuál es su equipo de futbol preferido. Los resultados fueron los siguientes:

          <table>
          <tr>
          <td>Pumas</td>
          <td>América</td>
          <td>Chivas</td>
          <td>Pumas</td>
          <td>Chivas</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Chivas</td>
          <td>América</td>
          <td>Toluca</td>
          <td>Toluca</td>
          <td>Pumas</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Santos</td>
          <td>Necaxa</td>
          <td>América</td>
          <td>América</td>
          <td>América</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Pumas</td>
          <td>Santos</td>
          <td>Pumas</td>
          <td>Pumas</td>

          Se entrevistó a 30 personas para que indicaran cuál es su equipo de futbol preferido. Los resultados fueron los siguientes:

          Pumas América Chivas Pumas Chivas
          Chivas América Toluca Toluca Pumas
          Santos Necaxa América América América
          Pumas Santos Pumas Pumas Pumas
          América Chivas América Pumas Necaxa
          Toluca Chivas América Toluca Santos
          a. Construye la distribución de frecuencias correspondiente.
          <table>
          <tr>
          <th>Equipos</th>
          <th>Fa</th>
          <th>Fr</th>
          <th>Facum</th>
          </tr>
          <tr>
          <td>America</td>
          <td>8</td>
          <td>27%</td>
          <td>27</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Chivas</td>
          <td>5</td>
          <td>17%</td>
          <td>44</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Necaxa</td>
          <td>2</td>
          <td>6%</td>
          <td>50</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Pumas</td>
          <td>8</td>
          <td>27%</td>
          <td>77</td>

          a. Construye la distribución de frecuencias correspondiente.

          Equipos Fa Fr Facum
          America 8 27% 27
          Chivas 5 17% 44
          Necaxa 2 6% 50
          Pumas 8 27% 77
          Santos 3 10% 87
          Toluca 4 13% 100
          Total 30 100% 100
          b. Construye un diagrama de barras y uno circular.

          b. Construye un diagrama de barras y uno circular.

          [4]:
          valores_y = ["America", "Chivas", "Necaxa", "Pumas", "Santos", "Toluca"]
          marcas_y = list(range(len(valores_y)))
          anchos = [27, 17, 6, 27, 10, 13]

          plt.figure(figsize=(7,7))
          plt.barh(
          marcas_y,
          anchos,
          height=0.8,
          color=sns.color_palette('deep'),
          linewidth=1,
          edgecolor='c'
          )
          plt.gca().invert_yaxis()
          plt.yticks(marcas_y, valores_y, fontsize=14)
          plt.xticks(fontsize=14)
          plt.grid()
          plt.title("% personas que prefieren al equipo", fontsize=18)
          plt.xlabel("Porcentaje", fontsize=14)
          plt.ylabel("Equipos", fontsize=14)
          plt.show()
          [9]:
          plt.title("Apoyo al equipo", fontsize=18)
          valores_x = [27, 17, 6, 27, 10, 13]
          separacion = [0.1, 0, 0, 0.1, 0, 0]
          legends = ["America", "Chivas", "Necaxa", "Pumas", "Santos", "Toluca"]
          plt.pie(valores_x, separacion, shadow='False', labels=legends)
          plt.legend(legends, loc="center right", bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))
          plt.show()
          <a id= "8.Tecnología"></a>

          # 8.*T*ecnología.
          ## [Contenido](#Contenido) [7](#7.Deporte.) [8](#8.Tecnología) [9](#9.Seguridad) [10](#10.Demografía) [11](#11.Ocioydiversión) [12](#12.Nutrición) [13](#13.Meteorología)

          8.Tecnología.¶

          Contenido 7 8 9 10 11 12 13¶

          Se preguntó a 30 jóvenes cuántas horas dedicaban cada día a navegar en internet (el tiempo que dedican a sesiones de chat y a las redes sociales quedan incluidos). Los resultados son los siguientes:

          <table>
          <tr>
          <td>2.5</td>
          <td>4.5</td>
          <td>5.8</td>
          <td>2.2</td>
          <td>5.7</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>5.3</td>
          <td>4.0</td>
          <td>0.9</td>
          <td>2.57</td>
          <td>2.3</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>3.2</td>
          <td>4.9</td>
          <td>2.7</td>
          <td>3.7</td>
          <td>3.8</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>4.9</td>
          <td>2.8</td>

          Se preguntó a 30 jóvenes cuántas horas dedicaban cada día a navegar en internet (el tiempo que dedican a sesiones de chat y a las redes sociales quedan incluidos). Los resultados son los siguientes:

          2.5 4.5 5.8 2.2 5.7
          5.3 4.0 0.9 2.57 2.3
          3.2 4.9 2.7 3.7 3.8
          4.9 2.8 3.6 4.2 3.1
          7.2 1.9 5.9 3.3 2.9
          1.1 1.7 2.6 3.1 4.4
          a. ¿Qué tipo de datos se maneja en este problema?
          Son datos de tipo agrupado.
          b. Construye la distribución de frecuencias correspondiente.
          <table>
          <tr>
          <th>Clase</th>
          <th>Limite inferior</th>
          <th>Limite superior</th>
          <th>Marcas de clase</th>
          <th>Fa</th>
          <th>Fr</th>
          <th>Facum</th>
          </tr>
          <tr>
          <th>1</th>
          <td>0.9</td>
          <td>1.95</td>
          <td>1.425</td>
          <td>4</td>
          <td>13%</td>
          <td>13</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>2</th>
          <td>1.95</td>
          <td>3</td>
          <td>2.475</td>

          a. ¿Qué tipo de datos se maneja en este problema? Son datos de tipo agrupado.

          b. Construye la distribución de frecuencias correspondiente.

          Clase Limite inferior Limite superior Marcas de clase Fa Fr Facum
          1 0.9 1.95 1.425 4 13% 13
          2 1.95 3 2.475 8 27% 40
          3 3 4.05 3.525 8 27% 67
          4 4.05 5.1 4.575 5 17% 84
          5 5.1 6.15 5.625 4 13% 97
          6 6.15 7.2 6.675 1 3% 100
          c. Traza un histograma y una ojiva.

          c. Traza un histograma y una ojiva.

          [10]:
          valores_x = [1.425, 2.475, 3.525, 4.575, 5.625, 6.675]
          marcas_x = list(range(len(valores_x)))
          valores_y = [13, 27, 27, 17, 13, 3]

          plt.figure(figsize=(7,7))
          plt.bar(
          marcas_x,
          valores_y,
          width=1,
          color=sns.color_palette(['#e8f3f3', '#bce4bc', '#8dd68d', '#00aaaa', '#2fb92f', '#00aa00']),
          linewidth=1,
          edgecolor='c'
          )

          plt.xticks(marcas_x, valores_x, fontsize=14)
          plt.yticks(fontsize=14)
          plt.grid()
          plt.title("Navegación en internet", fontsize=18)
          plt.xlabel("Horas dedicadas al internet", fontsize=14)
          plt.ylabel("% de personas que dan tiempo a internet", fontsize=14)
          plt.show()
          [24]:
          plt.figure(figsize=(10,6))

          valores_x = [0] + [1.425, 2.475, 3.525, 4.575, 5.625, 6.675]
          valores_y = [0] + [13, 40, 67, 84, 97, 100]

          plt.plot(valores_x,
          valores_y,
          color='#6035FA',
          linewidth=2,linestyle='--',
          marker='o', markersize=8,
          markerfacecolor='g')

          plt.xlabel('Horas dedicadas al internet', fontsize=14)
          plt.ylabel('% de personas que dan tiempo a internet', fontsize=14)
          plt.title('Navegación en internet', fontsize=18)
          plt.grid()
          plt.show()
          <a id= "9.Seguridad"></a>

          # 9.*S*eguridad.
          ## [Contenido](#Contenido) [7](#7.Deporte.) [8](#8.Tecnología) [9](#9.Seguridad) [10](#10.Demografía) [11](#11.Ocioydiversión) [12](#12.Nutrición) [13](#13.Meteorología)

          9.Seguridad.¶

          Contenido 7 8 9 10 11 12 13¶

          De acuerdo con la Asociación Mexicana de Instituciones de Seguros (amis), en los primeros siete meses del año 2010, 55% de los autos se robaron cuando estaban estacionados, en tanto que 45% restante se hurtaron con violencia. Además, a continuación se muestran los vehículos más robados:

          <table>
          <tr>
          <th>Marca</th>
          <th>Tipo</th>
          <th># de unidades</th>
          </tr>
          <tr>
          <td>Nissan</td>
          <td>Tsuru</td>
          <td>7912</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Nissan</td>
          <td>Pick Up</td>
          <td>2264</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Nissan</td>
          <td>Sentra</td>
          <td>1370</td>

          De acuerdo con la Asociación Mexicana de Instituciones de Seguros (amis), en los primeros siete meses del año 2010, 55% de los autos se robaron cuando estaban estacionados, en tanto que 45% restante se hurtaron con violencia. Además, a continuación se muestran los vehículos más robados:

          Marca Tipo # de unidades
          Nissan Tsuru 7912
          Nissan Pick Up 2264
          Nissan Sentra 1370
          Volkswagen Jetta 4a generación 1091
          Volkswagen Bora 1016
          General Motors Pick Up 873
          Ford Pick Up 599
          Nissan Estaquitas 35 Ton 445
          Volskwagen Pointer 411
          Volskwagen Sedán 405
          a. ¿Qué tipo de gráficas recomiendas para mostrar esta información? ¿Por qué?
          Creo que los 4 tipos de graficos podrianinterpretar muy bien el tipo de informacion, pero si se nos solicita alguna en especifica como por ejemplo la frecuencia relativa podrian ser mas apropiados el HISTOGRAMA, POLIGONO DE FRECUENCIA y GRAFICO DE PASTEL.

          a. ¿Qué tipo de gráficas recomiendas para mostrar esta información? ¿Por qué? Creo que los 4 tipos de graficos podrianinterpretar muy bien el tipo de informacion, pero si se nos solicita alguna en especifica como por ejemplo la frecuencia relativa podrian ser mas apropiados el HISTOGRAMA, POLIGONO DE FRECUENCIA y GRAFICO DE PASTEL.

          b. Construye una tabla de frecuencias por tipo de vehículo.

          <table>
          <tr>
          <th>Tipo</th>
          <th># de unidades</th>
          </tr>
          <tr>
          <td>Tsuru</td>
          <td>7912</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Pick Up</td>
          <td>3736</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Sentra</td>
          <td>1370</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Jetta 4a generación</td>
          <td>1091</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Bora</td>
          <td>1016</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Estaquitas 35 Ton</td>
          <td>445</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Pointer</td>

          b. Construye una tabla de frecuencias por tipo de vehículo.

          Tipo # de unidades
          Tsuru 7912
          Pick Up 3736
          Sentra 1370
          Jetta 4a generación 1091
          Bora 1016
          Estaquitas 35 Ton 445
          Pointer 411
          Sedán 405
          c. Realiza un diagrama de barras.

          c. Realiza un diagrama de barras.

          [ ]:
          valores_y = ["Tsuru", "Pick Up", "Sentra", "Jetta", "Bora", "Estaquitas", "Pointer", "Sedán"]
          marcas_y = list(range(len(valores_y)))
          anchos = [7912, 3736, 1370, 1091, 1016, 445, 411, 405]

          plt.figure(figsize=(7,7))
          plt.barh(
          marcas_y,
          anchos,
          height=0.8,
          color=sns.color_palette('husl'),
          linewidth=1,
          edgecolor='c'
          )
          plt.gca().invert_yaxis()
          plt.yticks(marcas_y, valores_y, fontsize=14)
          plt.xticks(fontsize=14)
          plt.grid()
          plt.title("Vehiculos con mayor indice de robo", fontsize=18)
          plt.xlabel("# de unidades", fontsize=14)
          plt.ylabel("Tipo", fontsize=14)
          plt.show()
          d. Construye una tabla de frecuencias por marca de automóvil y, con base en ella, traza un diagrama de barras.

          <table>
          <tr>
          <th>Marca</th>
          <th># de unidades</th>
          </tr>
          <tr>
          <td>Nissan</td>
          <td>11,991</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Volkswagen</td>
          <td>2,993</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>General Motors</td>
          <td>873</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Ford</td>
          <td>599</td>
          </tr>

          d. Construye una tabla de frecuencias por marca de automóvil y, con base en ella, traza un diagrama de barras.

          Marca # de unidades
          Nissan 11,991
          Volkswagen 2,993
          General Motors 873
          Ford 599
          e. Realiza un diagrama circular o de pastel.

          e. Realiza un diagrama circular o de pastel.

          [40]:
          plt.figure(figsize=(10,6))

          plt.title("Marca de automóvil", fontsize=18)
          valores_x = [11991, 2993, 873, 599]
          separacion = [0.1, 0, 0, 0]
          legends = ["Nissan", "Volkswagen", "General Motors", "Ford"]
          plt.pie(valores_x, separacion, shadow='Fasle', labels=legends)
          plt.legend(legends, loc="center right", bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1)) # NO TOCAR
          plt.show()
          <a id= "10.Demografía"></a>

          # 10.*D*emografía.
          ## [Contenido](#Contenido) [7](#7.Deporte.) [8](#8.Tecnología) [9](#9.Seguridad) [10](#10.Demografía) [11](#11.Ocioydiversión) [12](#12.Nutrición) [13](#13.Meteorología)

          10.Demografía.¶

          Contenido 7 8 9 10 11 12 13¶

          De los 7.7 millones de habitantes que tiene Suiza, 21% es de origen extranjero. Como ejemplo de su diversidad, en Suiza se hablan cuatro lenguas oficiales. (Tapia y Cortés: 2010).

          <table>
          <tr>
          <th>Idioma</th>
          <th># de parlantes</th>
          </tr>
          <tr>
          <td>Alemán</td>
          <td>4 920 952</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Francés</td>
          <td>1 575 941</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Italiano</td>
          <td>494 413</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Otros</td>
          <td>695 268</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Romance</td>
          <td>38 626</td>
          </tr>

          De los 7.7 millones de habitantes que tiene Suiza, 21% es de origen extranjero. Como ejemplo de su diversidad, en Suiza se hablan cuatro lenguas oficiales. (Tapia y Cortés: 2010).

          Idioma # de parlantes
          Alemán 4 920 952
          Francés 1 575 941
          Italiano 494 413
          Otros 695 268
          Romance 38 626
          <table>
          <tr>
          <th>Idioma</th>
          <th># de parlantes</th>
          <th>Fr</th>
          </tr>
          <tr>
          <td>Alemán</td>
          <td>4 920 952</td>
          <td>64%</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Francés</td>
          <td>1 575 941</td>
          <td>20%</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Italiano</td>
          <td>494 413</td>
          <td>6%</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Otros</td>
          <td>695 268</td>
          <td>9%</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>Romance</td>
          <td>38 626</td>
          <td>1%</td>
          </tr>
          Idioma # de parlantes Fr
          Alemán 4 920 952 64%
          Francés 1 575 941 20%
          Italiano 494 413 6%
          Otros 695 268 9%
          Romance 38 626 1%
          a. Traza un diagrama de barras y uno circular para representar la información anterior. Escribe un texto breve en el que interpretes los diagramas.

          a. Traza un diagrama de barras y uno circular para representar la información anterior. Escribe un texto breve en el que interpretes los diagramas.

          [13]:
          valores_y = ["Alemán", "Francés", "Italiano", "Otros", "Romance"]
          marcas_y = list(range(len(valores_y)))
          anchos = [64, 20, 6, 9, 1]

          plt.figure(figsize=(7,7))
          plt.barh(
          marcas_y,
          anchos,
          height=0.8,
          color=sns.color_palette('dark'),
          linewidth=1,
          edgecolor='c'
          )
          plt.gca().invert_yaxis()
          plt.yticks(marcas_y, valores_y, fontsize=14)
          plt.xticks(fontsize=14)
          plt.grid()
          plt.title("Idiomas hablados suiza", fontsize=18)
          plt.xlabel("# de parlantes", fontsize=14)
          plt.ylabel("Idioma", fontsize=14)
          plt.show()
          [87]:
          plt.figure(figsize=(10,6))

          plt.title("Idiomas hablados suiza", fontsize=18)
          valores_x = [64, 20, 6, 9, 1]
          separacion = [0.1, 0, 0, 0, 0]
          legends = ["Alemán", "Francés", "Italiano", "Otros", "Romance"]
          plt.pie(valores_x, separacion, shadow='Fasle', labels=legends)
          plt.legend(legends, loc="center right", bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))
          # NO TOCAR
          plt.show()
          De las personas extranjeras que fueron entrevistadas el idioma mas hablado en suiza es el alemán con 4 920 952 de hablantes, también esta el francés con 1 575 941 de hablantes, incluyendo el italiano con 494 413, contando otros idiomas no específicos con 695 268 de hablantes y por último el romance con 38 626 de hablantes.

          De las personas extranjeras que fueron entrevistadas el idioma mas hablado en suiza es el alemán con 4 920 952 de hablantes, también esta el francés con 1 575 941 de hablantes, incluyendo el italiano con 494 413, contando otros idiomas no específicos con 695 268 de hablantes y por último el romance con 38 626 de hablantes.

          <a id= "11.Ocioydiversión"></a>

          # 11.*O*cio y diversión.
          ## [Contenido](#Contenido) [7](#7.Deporte.) [8](#8.Tecnología) [9](#9.Seguridad) [10](#10.Demografía) [11](#11.Ocioydiversión) [12](#12.Nutrición) [13](#13.Meteorología)

          11.Ocio y diversión.¶

          Contenido 7 8 9 10 11 12 13¶

          La información siguiente se refiere al número de películas exhibidas en México durante 2007, según el país de procedencia de la película:

          <table>
          <tr>
          <th>Distribución por pais de origen</th>
          </tr>
          <tr>
          <th>Peliculas exhibidas</th>
          <td>98, 911</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>EUA</th>
          <td>74, 085</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>Mexico</th>
          <td>7, 616</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>Otros paises</th>
          <td>9, 792</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>Coproducion</th>
          <td>7, 418</td>
          </tr>

          La información siguiente se refiere al número de películas exhibidas en México durante 2007, según el país de procedencia de la película:

          Distribución por pais de origen
          Peliculas exhibidas 98, 911
          EUA 74, 085
          Mexico 7, 616
          Otros paises 9, 792
          Coproducion 7, 418
          <table>
          <tr>
          <th>Distribución por pais de origen</th>
          <th># de películas</th>
          <th>Fr</th>
          </tr>
          <tr>
          <th>EUA</th>
          <td>74, 085</td>
          <td>75%</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>Mexico</th>
          <td>7, 616</td>
          <td>8%</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>Otros paises</th>
          <td>9, 792</td>
          <td>10%</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>Coproducion</th>
          <td>7, 418</td>
          <td>7%</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>Peliculas exhibidas</th>
          <td>98, 911</td>
          <td>100%</td>
          </tr>
          Distribución por pais de origen # de películas Fr
          EUA 74, 085 75%
          Mexico 7, 616 8%
          Otros paises 9, 792 10%
          Coproducion 7, 418 7%
          Peliculas exhibidas 98, 911 100%
          a. Realiza un diagrama circular a partir de la información anterior. ¿Cuáles son tus conclusiones?

          - Las peliculas estado unidenses son mas consumidas por lo tanto su representacion es mayor que las de méxico y otros países.

          - Su representación en el diagrama circular es mas facil de comprender debido a que en el se maneja la frecuencia relativa de estos datos.

          a. Realiza un diagrama circular a partir de la información anterior. ¿Cuáles son tus conclusiones?

          • Las peliculas estado unidenses son mas consumidas por lo tanto su representacion es mayor que las de méxico y otros países.

          • Su representación en el diagrama circular es mas facil de comprender debido a que en el se maneja la frecuencia relativa de estos datos.

          [81]:
          plt.title("Películas exhibidas en diferentes países", fontsize=18)
          valores_x = [75, 8, 10, 7]
          separacion = [0.1, 0.2, 0, 0]
          legends = ["EUA", "Mexico", "Otros paises", "Coproduccion"]
          plt.pie(valores_x, separacion, shadow='Fasle', labels=legends)
          plt.legend(legends, loc="center right", bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1)) # NO TOCAR
          plt.show()
          <a id= "12.Nutrición"></a>

          # 12.*N*utrición.
          ## [Contenido](#Contenido) [7](#7.Deporte.) [8](#8.Tecnología) [9](#9.Seguridad) [10](#10.Demografía) [11](#11.Ocioydiversión) [12](#12.Nutrición) [13](#13.Meteorología)

          12.Nutrición.¶

          Contenido 7 8 9 10 11 12 13¶

          El número de calorías correspondiente a los alimentos tipo sándwich que se sirven en un negocio de comida rápida se presenta a continuación:

          <table>
          <tr>
          <td>250</td>
          <td>790</td>
          <td>470</td>
          <td>510</td>
          <td>500</td>
          <td>330</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>300</td>
          <td>750</td>
          <td>580</td>
          <td>740</td>
          <td>420</td>
          <td>260</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>440</td>
          <td>770</td>
          <td>400</td>
          <td>540</td>
          <td>530</td>
          <td>330</td>
          </tr>
          <tr>
          <td>390</td>

          El número de calorías correspondiente a los alimentos tipo sándwich que se sirven en un negocio de comida rápida se presenta a continuación:

          250 790 470 510 500 330
          300 750 580 740 420 260
          440 770 400 540 530 330
          390 380 340 460 530 260
          410 360 270 510 630 330
          <table>
          <tr>
          <th>Clase</th>
          <th>Limite inferior</th>
          <th>Limite superior</th>
          <th>Marcas de clase</th>
          <th>Fa</th>
          <th>Fr</th>
          <th>Facum</th>
          </tr>
          <tr>
          <th>1</th>
          <td>250</td>
          <td>340</td>
          <td>295</td>
          <td>9</td>
          <td>30%</td>
          <td>30</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>2</th>
          <td>340</td>
          <td>430</td>
          <td>385</td>
          <td>6</td>
          <td>20%</td>
          <td>50</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>3</th>
          <td>430</td>
          <td>520</td>
          Clase Limite inferior Limite superior Marcas de clase Fa Fr Facum
          1 250 340 295 9 30% 30
          2 340 430 385 6 20% 50
          3 430 520 475 6 20% 70
          4 520 610 565 4 13% 83
          5 610 700 655 1 4% 87
          6 700 790 745 4 13% 100
          a. Realiza un histograma usando seis clases. Describe la forma de la distribución de los datos.

          La distribucón de los datos es de tipo no agrupado.

          a. Realiza un histograma usando seis clases. Describe la forma de la distribución de los datos.

          La distribucón de los datos es de tipo no agrupado.

          [14]:
          valores_x = [295,385, 475, 565, 655, 745]
          marcas_x = list(range(len(valores_x)))
          valores_y = [30, 20, 20, 13, 4, 13]

          plt.figure(figsize=(7,7))
          plt.bar(
          marcas_x,
          valores_y,
          width=1,
          color=sns.color_palette('hls',12),
          linewidth=1,
          edgecolor='c'
          )

          plt.xticks(marcas_x, valores_x, fontsize=14)
          plt.yticks(fontsize=14)
          plt.grid()
          plt.title("Calorías en sandwiches", fontsize=18)
          plt.xlabel("Cantidad de calorías", fontsize=14)
          plt.ylabel("% de calorías", fontsize=14)
          plt.show()
          b. Traza una ojiva y expón tus conclusiones.

          Puedo concluir que con la ayuda de la ojiva podemos representar la frecuencia absoluta del problema planteado.

          b. Traza una ojiva y expón tus conclusiones.

          Puedo concluir que con la ayuda de la ojiva podemos representar la frecuencia absoluta del problema planteado.

          [75]:
          plt.figure(figsize=(10,6))

          valores_x = [0] + [1, 2, 3, 4, 5, 6]
          valores_y = [0] + [30, 50, 70, 83, 87, 100]

          plt.plot(valores_x,
          valores_y,
          color='#6035FA',
          linewidth=2,linestyle='--',
          marker='o', markersize=8,
          markerfacecolor='g')

          plt.xlabel('Cantidad de calorías', fontsize=14)
          plt.ylabel('Valores acumulados', fontsize=14)
          plt.title('Calorías en sandwiches', fontsize=18)
          plt.grid()
          plt.show()
          <a id= "13.Meteorología"></a>

          # 13.*M*eteorología.
          ## [Contenido](#Contenido) [7](#7.Deporte.) [8](#8.Tecnología) [9](#9.Seguridad) [10](#10.Demografía) [11](#11.Ocioydiversión) [12](#12.Nutrición) [13](#13.Meteorología)

          13.Meteorología.¶

          Contenido 7 8 9 10 11 12 13¶

          Los datos siguientes representan las temperaturas promedio en la República Mexicana durante octubre de 2010.

          a) Construye una distribución de frecuencias donde se presenten las frecuencias absolutas y las relativas acumuladas.

          <table>
          <tr>
          <th>Clase</th>
          <th>Limite inferior</th>
          <th>Limite superior</th>
          <th>Marcas de clase</th>
          <th>Fa</th>
          <th>Fr</th>
          <th>Facum</th>
          </tr>
          <tr>
          <th>1</th>
          <td>21.6</td>
          <td>23.71</td>
          <td>22.665</td>
          <td>3</td>
          <td>10%</td>
          <td>10</td>
          </tr>
          <tr>
          <th>2</th>

          Los datos siguientes representan las temperaturas promedio en la República Mexicana durante octubre de 2010.

          a) Construye una distribución de frecuencias donde se presenten las frecuencias absolutas y las relativas acumuladas.

          Clase Limite inferior Limite superior Marcas de clase Fa Fr Facum
          1 21.6 23.71 22.665 3 10% 10
          2 23.71 25.82 24.765 1 4% 14
          3 25.82 27.93 26.875 8 29% 43
          4 27.93 30.04 28.985 7 25% 68
          5 30.04 32.15 31.095 4 14% 82
          6 32.15 34.3 33.225 5 18% 100
          b) Traza un histograma y una ojiva. Analízalas

          b) Traza un histograma y una ojiva. Analízalas

          [15]:
          valores_x = [22.665, 24.765, 26.875, 28.985, 31.095, 33.225]
          marcas_x = list(range(len(valores_x)))
          valores_y = [10, 4, 29, 25, 14, 18]

          plt.figure(figsize=(7,7))
          plt.bar(
          marcas_x,
          valores_y,
          width=1,
          color=sns.color_palette('hls'),
          linewidth=1,
          edgecolor='c'
          )

          plt.xticks(marcas_x, valores_x, fontsize=14)
          plt.yticks(fontsize=14)
          plt.grid()
          plt.title("Temperaturas en México", fontsize=18)
          plt.xlabel("Cantidad en grados", fontsize=14)
          plt.ylabel("% de temperaturas", fontsize=14)
          plt.show()
          [79]:
          plt.figure(figsize=(10,6))

          valores_x = [0] + [1, 2, 3, 4, 5, 6]
          valores_y = [0] + [10, 14, 43, 68, 82, 100]

          plt.plot(valores_x,
          valores_y,
          color='#6035FA',
          linewidth=2,linestyle='--',
          marker='o', markersize=8,
          markerfacecolor='g')

          plt.xlabel('valores principales de temperaturas', fontsize=14)
          plt.ylabel('% de temperaturas', fontsize=14)
          plt.title('Temperaturas en México', fontsize=18)
          plt.grid()
          plt.show()
          [ ]:

          • Untitled1.ipynb
          • 2023-Ene-May-PE-T1-2B-22011129 (1).ipynb
          Common Tools
          No metadata.
          Advanced Tools
          No metadata.

          -

          Variables

          Callstack

            Breakpoints

            Source

            9
            1

            Kernel Sources

              0
              2
              Python 3 (ipykernel) | Idle
              Uploading…

              1
              Untitled1.ipynb
              Spaces: 4
              Ln 1, Col 1
              Mode: Command
              Kernel status: Idle
              • Console
              • Change Kernel…
              • Clear Console Cells
              • Close and Shut Down…
              • Insert Line Break
              • Interrupt Kernel
              • New Console
              • Restart Kernel…
              • Run Cell (forced)
              • Run Cell (unforced)
              • Show All Kernel Activity
              • Debugger
              • Breakpoints on exception
              • Evaluate Code
                Evaluate Code
              • Next
                Next
                F10
              • Pause
                Pause
                F9
              • Step In
                Step In
                F11
              • Step Out
                Step Out
                Shift+F11
              • Terminate
                Terminate
                Shift+F9
              • Display Languages
              • English
                English
              • Extension Manager
              • Enable Extension Manager
              • File Operations
              • Autosave Documents
              • Download
                Download the file to your computer
              • Duplicate Notebook
              • Open from Path…
                Open from path
              • Open from URL…
                Open from URL
              • Reload Notebook from Disk
                Reload contents from disk
              • Revert Notebook to Checkpoint…
                Revert contents to previous checkpoint
              • Save Notebook
                Save and create checkpoint
                Ctrl+S
              • Save Notebook As…
                Save with new path
                Ctrl+Shift+S
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                ]
              • Rotate Counterclockwise
                [
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                =
              • Zoom Out
                -
              • Kernel Operations
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                Ctrl+Shift+.
              • Activate Previous Tab
                Ctrl+Shift+[
              • Activate Previous Tab Bar
                Ctrl+Shift+,
              • Activate Previously Used Tab
                Ctrl+Shift+'
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                Ctrl+Shift+G
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              • Change to Code Cell Type
                Y
              • Change to Heading 1
                1
              • Change to Heading 2
                2
              • Change to Heading 3
                3
              • Change to Heading 4
                4
              • Change to Heading 5
                5
              • Change to Heading 6
                6
              • Change to Markdown Cell Type
                M
              • Change to Raw Cell Type
                R
              • Clear Cell Output
                Clear outputs for the selected cells
              • Collapse All Code
              • Collapse All Outputs
              • Collapse Selected Code
              • Collapse Selected Outputs
              • Copy Cell
                Copy this cell
                C
              • Cut Cell
                Cut this cell
                X
              • Delete Cell
                Delete this cell
                D, D
              • Disable Scrolling for Outputs
              • Enable Scrolling for Outputs
              • Expand All Code
              • Expand All Outputs
              • Expand Selected Code
              • Expand Selected Outputs
              • Extend Selection Above
                Shift+K
              • Extend Selection Below
                Shift+J
              • Extend Selection to Bottom
                Shift+End
              • Extend Selection to Top
                Shift+Home
              • Insert Cell Above
                Insert a cell above
                A
              • Insert Cell Below
                Insert a cell below
                B
              • Insert Heading Above Current Heading
                Shift+A
              • Insert Heading Below Current Heading
                Shift+B
              • Merge Cell Above
                Ctrl+Backspace
              • Merge Cell Below
                Ctrl+Shift+M
              • Merge Selected Cells
                Shift+M
              • Move Cell Down
                Move this cell down
                Ctrl+Shift+Down
              • Move Cell Up
                Move this cell up
                Ctrl+Shift+Up
              • Paste Cell Above
                Paste this cell from the clipboard
              • Paste Cell and Replace
              • Paste Cell Below
                Paste this cell from the clipboard
                V
              • Redo Cell Operation
                Shift+Z
              • Render Side-by-Side
                Shift+R
              • Run Selected Cell
                Run this cell and advance
                Shift+Enter
              • Run Selected Cell and Do not Advance
                Ctrl+Enter
              • Run Selected Cell and Insert Below
                Alt+Enter
              • Run Selected Text or Current Line in Console
              • Select Cell Above
                K
              • Select Cell Below
                J
              • Select Heading Above or Collapse Heading
                Left
              • Select Heading Below or Expand Heading
                Right
              • Set side-by-side ratio
              • Split Cell
                Ctrl+Shift+-
              • Undo Cell Operation
                Z
              • Notebook Operations
              • Change Kernel…
              • Clear Outputs of All Cells
                Clear all outputs of all cells
              • Close and Shut Down Notebook
              • Collapse All Headings
                Ctrl+Shift+Left
              • Deselect All Cells
              • Enter Command Mode
                Ctrl+M
              • Enter Edit Mode
                Enter
              • Expand All Headings
                Ctrl+Shift+Right
              • Interrupt Kernel
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              • Restart Kernel and Clear Outputs of All Cells…
                Restart the kernel and clear all outputs of all cells
              • Restart Kernel and Debug…
                Restart Kernel and Debug…
              • Restart Kernel and Run All Cells…
                Restart the kernel and run all cells
              • Restart Kernel and Run up to Selected Cell…
              • Restart Kernel…
                Restart the kernel
              • Run All Above Selected Cell
              • Run All Cells
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